1.1 微型计算机概述 1.1.1微型计算机系统的三个层次 1.1.2 微型计算机的常用术语和指标 1.1.3 微型计算机的发展 1.2 微型计算机的组成和结构 1.2.1微型计算机的组成 1.2.2 微型计算机的结构 1.3 微型计算机的工作原理 1.3.1 冯诺依曼存储程序工作原理 1.3.2 微型计算机的工作过程 1.4 微型计算机内信息的表示 1.4.1 进位计数制及其相互转换 1.4.2 数值数据的表示 1.4.3 非数值数据的表示

针对人耳识别中存在姿态、光照变化等问题,提出信息融合的方法,将二维人耳和三维人耳的信息进行融合,以克服姿态、光照对人耳识别的影响.对于二维人耳,由于姿态等的变化会导致人耳图像数据在高维空间中呈现出非线性流形结构,采用等距映射这种流形学习算法进行特征提取,对三维深度人耳则采用3D局部二值模式进行特征提取,然后分别进行二维和三维人耳识别,最后在决策层进行融合识别.在79人的人耳数据库上进行了实验,每人8幅带姿态的二维人耳图像和6幅带光照的三维人耳深度图像.实验结果表明,与单独的二维人耳和三维人耳识别相比,融合之后的识别效果和认证效果均有很大的改善

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